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在二值化图像中检测出矩形,园等消息
tt2com
2009-09-23 11:49:27
我需要对采样得到的PCB图像中检测出pcb板上的矩形,园等消息,包括各顶点,中心,圆心坐标等消息。hough变换就算了,看其算法,在复杂的二值图像中貌似其计算的量比较大。希望哪位大侠提供一些算法,谢谢了。
或是哪位知道matlab 中的bwboundaries(),regionprops()函数是什么算法现实的。
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在二值化图像中检测出矩形,园等消息
我需要对采样得到的PCB图像中检测出pcb板上的矩形,园等消息,包括各顶点,中心,圆心坐标等消息。hough变换就算了,看其算法,在复杂的二值图像中貌似其计算的量比较大。希望哪位大侠提供一些算法,谢谢了。 或是哪位知道matlab 中的bwboundaries(),regionprops()函数是什么算法现实的。
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tt2com
2009-10-20
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谢谢各位提供的帮助,只是依然没解决问题,散分了
karen99
2009-10-11
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matlab里的regionprops是做blob analysis的,就是说把你图像里的二值区域(也就是你的圆和矩形 )标定出来,类似connected component analysis. 就是把连在一起的像素组成的区一个一个标出来,并且根据这些像素坐标可以算出面积中心等几何参数,它也可以用于取出伪区域,如果某些噪声导致的小区域,可以根据面积直接去除。bwboundary是跟踪那些小区域的边缘。
没有仔细看过MATLAB的实现,不过你可以先从跟踪非零像素开始,跟踪到一个点,就开始做region growing(区域增长)把所有和这个seed连在一起的像素都找出来,然后标上标记,下次就不访问这些像素了,继续在其他图像区域重复刚才的操作,知道没有新区域为止。
这个方法也同样费时呵呵,如果只在MATLAB里算一下就好了,MATLAB都优化过的,还可以接受,要是想实时,DSP上也可以达到几十毫秒级(200x200),当然需要花些时间优化:)
karen99
2009-10-11
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想起来一点,MATLAB的regionprops里的region growing是基于two line的,比较快一点,我上面说的是基于one line的,慢一点,如果你需要我可以帮你查一下,以前读过许多这方面的文章
sld009
2009-10-04
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有个好的办法区别三角,圆和矩形,利用周长和面积的关系,模糊匹配,可否?
Sigrid_csdn
2009-10-02
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如果是规则的矩形和园,用链码法很容易判断的。
tt2com
2009-09-28
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那位大侠 帮帮忙啊,我想识别图像中矩形,如图像中只有三角形,圆和矩形,如何识别出矩形。hough变换就算了。我这里只能做最简单的矩形辨识,前提是图形二值化后提取的边界必须为单像素边界,这样的基本没什么用。那位大侠做过这方面的提供以下思路啊
choirboy999
2009-09-28
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这个肯定可以做的,呵呵
jeff994
2009-09-28
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建议你去看下matlab源代码。。 没啥复杂的,我写过regionprops
tt2com
2009-09-25
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我已经吧一副图像进行了二值化处理,也可以得到前景的边缘,现在如何识别出矩形,如果是矩形则需要得到其四个顶点的坐标和中心位置。
cj260231223
2009-09-24
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顶。小弟最近也在研究这个的,希望可以多多交流。
tt2com
2009-09-24
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自己顶一下
cau228charm
2009-09-24
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你没有把问题说清楚啊
tt2com
2009-09-24
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没高手会?自己顶。
EmguCV人脸识别实验
用 C# 编写的 EmguCV 模式(人脸)识别程序。
二值
图像
最小外接
矩形
(正)
实现二值
图像
最小外接
矩形
(正) 用于目标识别 散点图画框 % 原文链接:https://blog.csdn.net/rosfreshman/article/details/116380981 原文效果如下 旋转角度固定为0° 可以得到平行于坐标轴的
矩形
%% 寻找
图像
最小外接
矩形
白色画框 % 先将
图像
变为二值图 % 计算最小外接
矩形
(MER)的一种方法是,将物体的边界以每次以一定的角度增量(例如3°)在90°范围内旋转。 % 每旋转一次记录一次其坐标系方向上的外接
矩形
边界点的最大和最小x、y值。
python
图像
处理(
二值化
)
【 声明:版权所有,欢迎转载,请勿用于商业用途。 联系信箱:feixiaoxing @163.com】 边缘
检测
之后,一般需要对
图像
进行
二值化
处理。简单地说,所谓的
二值化
,就是小于阈值的像素点全部设置为0,也就是黑色点;大于阈值的点,全部设置为255,逻辑还是比较简单的。大家也许会说,为什么要做这个操作?主要还是为了对相似的像素点进行归类使用。 我们不妨挑一个像素值,看看
二值化
后的lena
图像
时什么样子的,
边缘识别+轮廓识别+边框+
二值化
机器视觉 图片处理一:图片
二值化
1. 什么是
二值化
2. 代码3. 结果展示二:寻找物体轮廓1. 主要函数2. 代码3.结果展示三:
二值化
+边框四:结语 边缘识别+轮廓识别+边框+
二值化
环境:ubuntu+python 部分代码摘自网络 一:图片
二值化
1. 什么是
二值化
将
图像
上的像素点的灰度值设为0或255,整个
图像
呈现
出
黑白效果。 所有灰度大于或等于阈值的像素被判定为属于特定物体,其灰度值为255表示, 否则这些像素点被排除在物体区域以外,灰度值为0,表示背景或者例外的物体区域。 2. 代码 #
在二值
图像
中
如何
检测
圆
霍夫变换是
图像
处理
中
从
图像
中
识别几何形状的基本方法之一,应用很广泛,也有很多改进算法。最基本的霍夫变换是从黑白
图像
中
检测
直线(线段)。 我们先看这样一个问题:设已知一黑白
图像
上画了一条直线,要求
出
这条直线所在的位置。我们知道,直线的方程可以用y=k*x+b 来表示,其
中
k和b是参数,分别是斜率和截距。过某一点(x0,y0)的所有直线的参数都会满足方程y0=kx0+b。即点(x0,y0)确定了
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